常见问题

DReyeVR 安装和使用的大多数问题都列在这里。如果这份文档不是最新的，请查看我们的 GitHub 问题页面，如果你遇到新的问题，可以创建一个新问题。

什么是自车和自车传感器？

我们使用自车的概念来区分 AI 控制的车辆和玩家驾驶的车辆。当你第一次启动 VR 驾驶时，你会在世界中生成一辆车，这就是自车(EgoVehicle)。

除了“EgoVehicle”之外，我们还使用一种名为 EgoSensor 的组件（即“DReyeVR-sensor”）；该组件继承自 Carla 传感器，但具备专为 DReyeVR 设计的特性。EgoSensor 负责追踪多种数据，包括用户输入（键盘/鼠标/方向盘）、VR 头显（HMD）的朝向与位置（6 自由度）、第一人称视角的摄像机画面，以及眼动追踪传感器的数据。EgoSensor 所使用的底层数据结构定义在 DReyeVRData.h 文件中，具体位于 DReyeVR::AggregateData 结构体内。

EgoVehicle 是由玩家控制的车辆，而 EgoSensor 是一个包含我们关注并需实时追踪的所有 DReyeVR 核心数据的传感器。

DReyeVR 中支持哪些 Carla 功能？

由于 DReyeVR 的 EgoVehicle 继承自 ACarlaWheeledVehicle，大多数标准的 Carla 车辆功能均可直接使用。我们需要修改记录与回放模块，以确保 EgoSensor 的各项功能（如头戴式显示器（Head-Mounted Display, HMD）位置/旋转、眼动追踪数据、用户输入等）都能被准确地记录和回放。

然而，VR 驾驶贯穿始终的一个主要假设是：场景中同一时刻仅存在一辆“自车”（EgoVehicle）。这是因为每辆自车都会占用 VR 头显（HMD）系统和眼动追踪器资源，且属于开销极大的参与者（例如涉及实时后视镜渲染）。因此，我们不允许通过 Python API 生成新的自车参与者；若需访问自车，我们已通过 DReyeVR_utils.py 提供了一种实现机制，具体如下：

from DReyeVR_utils import find_ego_vehicle
...

world = client.get_world()
...

DReyeVR_vehicle = find_ego_vehicle(world)

支持的 Carla 功能汇总。

功能	是否支持	笔记
键盘手动控制	√
方向盘手动控制	✓
世界的记录/回放	✓
EgoSensor 的记录/回放	✓	专为 DReyeVR 设计
EgoSensor PythonAPI 流式传输	✓	专为 DReyeVR 设计
在运行时切换地图	✓
改变天气	✓
生成自车（EgoVehicle）	×	理应已在地图中生成。具备持久性。
销毁自车（EgoVehicle）	×	在地图上应始终保持活跃。具备持久性。
EgoVehicle Carla AI 自动驾驶	✓
ScenarioRunner `--route`	✓	我们迄今为止使用 ScenarioRunner 的方式
ScenarioRunner `--scenario`	×	尚未实现
ScenarioRunner `--agent`	×	尚未实现

有哪些 Python API 脚本已在 DReyeVR 上进行了测试？

以下 Python API 脚本已通过测试，应能与 DReyeVR 配合使用：

脚本	是否支持	笔记
DReyeVR_AI.py	✓	使用 DReyeVR 自动驾驶功能的示例
DReyeVR_logging.py`	✓	实时记录 VR 驾驶的 EgoSensor 数据
schematic_mode.py	✓	类似于 no_rendering_mode.py，但增加了眼动追踪（EyeTracker）可视化功能。
`scenario_runner.py --route`	✓
`scenario_runner.py --scenario`	×	未实现
`scenario_runner.py --agent`	×	未实现
show_recorder_collisions.py	✓
show_recorder_file_info.py	✓
start_recording.py	✓
start_replaying.py	✓
dynamic_weather.py	✓
no_rendering_mode.py	有点	应该改用 schematic_mode.py，这是我们针对 no_rendering_mode.py 封装的 DReyeVR 接口。
show_recorder_actors_blocked.py	有点
automatic_control.py	×	使用 DReyeVR_AI.py
client_bounding_boxes.py	有点
draw_skeleton.py	有点
generate_traffic.py	有点
lidar_to_camera.py	有点
manual_control.py	×	通常无需此操作，手动控制是通过服务器进行的。
manual_control_carsim.py	×
manual_control_chrono.py	×
manual_control_steeringwheel.py	×
open3d_lidar.py	有点
sensor_synchronization.py	有点
synchronous_mode.py	有点
tutorial.py	×	生成另一个自车（EgoVehicle）
vehicle_gallery.py	×
vehicle_physics.py	有点
visualize_multiple_sensors.py	有点

如何更改自车（ego-vehicle）的网格？

目前，我们为自车（EgoVehicle）使用了 Carla 提供的 BP_TeslaM3 网格模型，因为该模型具有高度精细的内部细节，且比例非常适合我们的应用场景。

不过，自车（EgoVehicle）并不非得是特斯拉；事实上，它甚至不必是汽车，完全可以是摩托车手、消防车，或是其他继承自 ACarlaWheeledVehicle 的“参与者”（Actor）。

目前我们还没有关于更换 EgoVehicle 网格的最新文档，但参考我们最初设计 EgoVehicle 并选定网格时的早期配置可驾驶的 VR 玩家的指南，应该不难理解其中的操作。由于 AEgoVehicle 是一个基于 C++ 实现的蓝图类，因此任何 Carla 蓝图都可以通过更改父类（reparent）来适配该类，并继承其所有功能。

不过，您需要修改一些针对我们特定网格模型预先设定的默认参数。例如，驾驶员头部位置、方向盘、仪表盘、后视镜等的位置都是相对于网格模型的，因此您需要相应地进行调整。

笔记

与之前的那些教程不同，您无需担心在蓝图中添加 UCameraComponent，因为这已由 DReyeVR_Pawn 处理。

安装 DReyeVR 后，如何修改其文件？

安装 DReyeVR 后（请参阅 make install），相关文件将作为源代码存在于您的 Carla 目录中，并能与 Carla 及 UE4 良好兼容。

您可以查阅我们的对应关系文件，了解 DReyeVR 仓库中的文件在 Carla 仓库中的具体存放位置。

例如，若要编辑 EgoVehicle.cpp 文件，应修改位于 Unreal/CarlaUE4/Source/CarlaUE4/DReyeVR/EgoVehicle.cpp 的文件。请忽略任何中间文件或生成的文件，因为它们本质上属于缓存内容，且会被重新生成。

对于包括 DReyeVR 参数、PythonAPI 文件、ScenarioRunner 等在内的所有文件，操作流程均相同。

另一种方法是直接修改 DReyeVR 仓库中的文件，然后再次运行 make install 以覆盖旧文件。

遇到罗技硬件问题？

首先，请确认您的罗技赛车硬件是否受我们使用的 LogitechWheelPlugin 支持（支持的设备列表请参见 README 文件）。

确认硬件兼容后，我们建议您使用 Logitech G Hub 并确保操作系统能够检测到您的硬件。

如果您的硬件在 DReyeVR 中出现异常（或完全没有反应），请尝试在 UE4 编辑器中启用 Logitech 详细日志记录模式。具体操作是，将配置文件 [Hardware] 部分中的 LogUpdates 参数值设置为 True。

在启用详细日志记录的情况下，再次运行 make launch 以在 UE4 编辑器中启动 Carla。依次打开 Window -> Developer Tools -> Output Log，查看该关卡输出的所有日志。运行关卡，并确保打印出了以下字符串之一：

# is detected
Found a Logitech device (XYZ) connected on input 0

# not detected
Could not find Logitech device connected on input 0

建议您查看日志；现在，无论是否检测到状态变化（如按下按钮、旋转轴或踩下踏板），日志都会在每个节拍（更新周期）输出信息。如果系统能检测到这些操作却没有任何响应，请提交 Issue 告知我们 :)

ModuleNotFoundError: No module named 'DReyeVR_utils'

当运行 DReyeVR 专用的 PythonAPI 脚本，且您的 Python 环境无法找到 DReyeVR_utils.py 时，就会出现这种情况。

我们可以通过将 PythonAPI/examples 添加到 PYTHONPATH 来解决这个问题，具体如下：

# 在 Linux/MacOS 上
export CARLA_ROOT=/PATH/TO/carla/
export SCENARIO_RUNNER_ROOT=/PATH/TO/scenario_runner/
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:${CARLA_ROOT}/PythonAPI/carla/dist/carla-0.9.13-py3.7-linux-x86_64.egg                                           
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:${CARLA_ROOT}/PythonAPI/carla/agents
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:${CARLA_ROOT}/PythonAPI/examples # <-- 确保包含示例
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:${CARLA_ROOT}/PythonAPI/carla
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:${CARLA_ROOT}/PythonAPI

# 在 Windows x64 Visual C++ Toolset
set CARLA_ROOT=C:PATH\TO\carla\
set SCENARIO_RUNNER_ROOT=C:PATH\TO\scenario_runner\
set PYTHONPATH=%PYTHONPATH%;%CARLA_ROOT%\PythonAPI\carla\dist\carla-0.9.13-py3.7-win-amd64.egg
set PYTHONPATH=%PYTHONPATH%;%CARLA_ROOT%\PythonAPI\carla\agents
set PYTHONPATH=%PYTHONPATH%;%CARLA_ROOT%\PythonAPI\examples # <-- 确保包含示例
set PYTHONPATH=%PYTHONPATH%;%CARLA_ROOT%\PythonAPI\carla
set PYTHONPATH=%PYTHONPATH%;%CARLA_ROOT%\PythonAPI

注意

如果您使用 conda，将这些路径添加到 PYTHONPATH 的方式可能会有所不同。如果是这种情况，请参阅 Install.md#using-conda-for-pythonapi （相关问题：#16）。

make: *** No rule to make target 'install'. Stop.

如果您在 Carla 目录下运行 make install 命令，则很可能出现这种情况。

make install 命令仅在从 DReyeVR 目录调用时才有效。

Assertion failed: px != 0, file shared_ptr.hpp

如果在安装 DReyeVR 后运行 PythonAPI 脚本时未重新执行 make PythonAPI 命令，可能会出现这种情况。

将 DReyeVR 安装到 Carla 后，您还需要重新构建 PythonAPI（此过程也会重新构建 LibCarla），以确保 DReyeVR 与 PythonAPI 之间的兼容功能正常运作。

# 在 Carla 中安装 DReyeVR 之后
cd /PATH/TO/DReyeVR
make install CARLA=/PATH/TO/CARLA SR=/PATH/TO/SR

# 现在回到了 Carla，需要重新构建 PythonAPI 和 CarlaUE4
make PythonAPI && make launch

error: invalid command 'bdist_wheel'

当您构建 PythonAPI 且输出包含以下内容时，会出现这种情况：

error: invalid command 'bdist_wheel'

-[BuildPythonAPI]: Carla lib for python has been successfully installed in "..."!

虽然日志 [BuildPythonAPI] 显示"successfuly installed"，但这其实是 (carla) 的一个 bug，安装实际上失败了，错误信息如上所述。您应该检查构建日志中是否出现任何错误信息。

（感谢 @SteadyBits 的解答！）您应该确保通过 pip install wheel 安装 wheel 包。您可以检查 PYTHONPATH 来确认 wheel 包是否已安装。

然后，重新构建 PythonAPI (make PythonAPI) 应该会成功，而不会出现error: invalid command的错误信息。